导读：360展示广告平台始终关注广告投放效果，围绕广告后续优化问题先后开发了多款产品。随着产品规模的不断扩张，有关效果优化的新需求新问题不断产生。本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程，聚焦如何使用算法解决客户痛点，实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务，如何选择算法，如何优化系统的过程。
报告是位花姑娘，图表是件花衣裳。姑娘不仅要穿，还得懂得怎么穿！ 初阶的饼图、环形图、折线图、柱形图、条形图等就不多说了，因为他们直观到无需解释。但需要提一下做这些图的时候的细节： 首先，告别excel默认的样式和配色，因为那样会使你的报告逼格很低。在我平时工作中，许多伙伴会问“你这图表用什么软件做的？感觉好高级？”，我说“excel啊”，他们吃惊不已。但这就是要的效果！ 如何达到这些效果？先仔细摸索图表布局选项卡下的坐标轴、网格线、趋势线、图例，标签等功能细节；其次是熟悉绘图区格式里面的细节，如调整图表区域
想必大家都知道，现在的移动端的流量多、曝光率强、用户数量大。那么如果你想做移动端广告的话，肯定需要了解一些关于移动广告的投放形式、以及计费方式的知识。
(Cost Per Mille，或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions) 每千人成本，按展示次数收费
CPM（Cost Per Mile）：每千人成本，指广告投放过程中，一千个人看到投放广告曝光的需要的成本价格，CPM是购买方、广告主角度，CPM= （Cost/Impression）*1000
一、CPAT和CPC2软件用于评估编码蛋白能力，一般在lncRNA分析中常用，生信技能树已经介绍过不再赘述。
CPC2为CPC 的升级版，发布于2017 年，是目前最新的lncRNA 鉴定工具，也代表着lncRNA 鉴定的最新研究进展。在经过大量的特征选择后，CPC2 最终的特征主要包括四条：最长ORF 长度，ORF 的完整性，Fickett 分数以及等电点 (isoelectric point, pI)[39,40]。其中等电点特征主要是通过将最长ORF 翻译为氨基酸序列，而后根据氨基酸等电点这一理化性质计算而得。与大多lncRNA 鉴定工具相同，CPC2 也使用了支持向量机来构建分类器。
code: https://github.com/createamind/keras-cpcgan
CPC是由北京大学开发的一款lncRNA预测工具，只需要输入fasta格式的转录本序列，该软件就可以判断每条转录本的蛋白编码潜能并进行打分，根据得分将转录本划分为coding和non-coding两类，网址如下
“ 通过在线广告交易方式的演进历史，明白产业生态是如何平衡广告各利益相关方利益的，并试图预测发展趋势。”
DeepMind 近期的一项研究利用对比预测编码（Contrastive Predictive Coding，CPC）来解决这一难题，该方法是一种从静止图像中抽取稳定结构的无监督方法。得到的结果是一种表征，使用该表征和简单的线性分类器在 ImageNet 上可实现优于其他方法的分类准确率，性能超越全监督 AlexNet 模型。即使给出少量标注图像（每个类别 13 张标注图像），该表征也能保持强大的分类性能，Top-5 准确率超出当前最优的半监督方法 10%，超出当前最优监督方法 20%。
CPC—英文全称CostPerClick；CostPerThousandClick-Through。CPC是一种点击付费广告，根据广告被点击的次数收费。如关键词广告一般采用这种定价模式，比较典型的有Google广告联盟和百度联盟。此类广告类型是目前大型广告联盟主推的合作方式，其展示的广告单价也随广告内容变化而改变。但此类广告也不太科学，广告虽然没被点击，但是却被浏览者实实在在的浏览了，广告价值已经产生，但却没有给我们网站主收入。
生产环境有一条sql语句执行比较频繁，占用了大量的cpu资源。原本执行需要花费11秒。在一次排查中引起了我的注意，决定看看cpu消耗到底在哪儿？ sql语句是比较简单的，通过查询SUBSCRIBER_FA_V是一个视图。在视图中关联了几个和业务核心表。 SELECT TO_CHAR(SUBSCRIBER_NO) SUBSCRIBER_ID, SUB_STATUS, SUB_STS_RSN_CD, TO_CHAR(SUB_STATUS_DATE, 'yyyyMMdd'
百度官方的解释是：oCPC是一种AI智能投放模式，同时支持凤巢和原生投放，系统基于对广告主转化数据的对接和深度理解，智能实时预估每次点击的转化率并基于竞争环境智能出价，强化高转化率流量的获取，弱化低转化率流量的展现，以帮广告主控制转化成本，提升转化数量并提升投放效率。
卫星降水 - CMORPH 气候数据记录 (CDR) 由卫星降水估计组成，这些估计已使用气候预测中心 (CPC) 变形技术 (MORPH) 进行偏差校正和重新处理，以形成 25 公里范围内的全球高分辨率降水分析(1/2 度 x 1/2 度) 空间分辨率从 1980 年至今每天更新。数据在全球网格上以每日时间分辨率进行重新处理。前言 – 人工智能教程您可以在此处或在气候引擎组织页面上获取更多信息。
而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。
近年来，自监督学习逐渐成为了备受人们关注的应对标注缺乏问题的热门解决方案，科研人员在基于对比学习的自监督方法方面进行了大量研究。本文是 PyTorch Lightning 创始人 William Falcon 的对比学习综述，对自监督学习、对比学习等基础概念进行了简要的回顾，介绍了 CPC、AMDIM、BYOL、SimCLR、Swav等最近较为著名的对比学习方法，并提出了一种名为 YADIM 的新型对比学习算法。
今天在生产中发现一条sql语句消耗了大量的cpu资源。使用top -c来查看。 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 17895 oratestdb 25 0 12.4g 217m 38m R 99.9 0.1 1232:
作者：JohnK ，无量数据创始人 ◆ ◆ ◆ 前言 问题： 我们平常接触的广告，我们看一眼有多大的价值？ 平均1分？1毛？1元？ 网页广告，平均大小，一次展示广告主会花多少钱？ 如果是发送到客户手里的一张传单呢？ 如果是精准投放的一张传单呢，比如知道目标用户的职业年龄信息？ 接下来看看无量数据创始人Johnk如何看待这个问题 这是一个非常有意思的话题，作为电商狗，从来没有从这个角度思考过。 一般情况下，不同的行业广告价值不一样，所以我把问题着眼点改一下，即我们每打开一次页面，创造了多少价值：打开不同的页
对比自监督学习（CLS）是从无标签数据中选择和对比Anchor，Positive，Negative（APN）三种特征，学习到有用表征的方法。
Contrastive Learning (对比学习) 是这两年深度学习非常热的话题，可以说是刷新了很多人对无监督学习对认知。最初谷歌写的Representation Learning with Contrastive Predictive Coding (CPC) 公式十分抽象，不好理解。我在做完了一个CPC的项目以后，决定做一张超直观的图帮助大家摆脱公式理解。
淘宝作为世界上最大的电商平台，每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说，广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
【新智元导读】DeepMind的最新研究提出一种新的表示学习方法——对比预测编码。研究人员在多个领域进行实验：音频、图像、自然语言和强化学习，证明了相同的机制能够在所有这些领域中学习到有意义的高级信息，并且优于其他方法。
转自：http://blog.163.com/reviver@126/blog/static/1620854362012118115413701/
记一下互联网广告术语 CPC:按点击付费(Cost Per Click) 根据广告被点击的次数收费 CPA:按转化动作付费(Cost Per Action) 按广告投放实际效果计价方式的广告，即按回应的有效问卷或注册来计费，而不限广告投放量 CPS:销售额付费(Cost Per Sale) 实际销售产品数量来换算广告刊登金额 CPD:按天付费(Cost per day) 按天收费，实际的广告合作中根据行业不同还包括Cost per Download的缩写含义，意思是依据实际下载量收费 CPT:按时间收费(
栈上数组 // naive: int arr[10]; memset(arr, 0, sizeof(a)); // modern: // #include <array> std::array<int, 10> arr; arr.fill(0); 堆上数组 // naive: int *arr = new int[10]; memset(arr, 0, 10 * sizeof(int)); // modern: // #include <vector> std::vector<int> arr(10)
在之前的文章中，我们介绍过CPC和CNCI这两款软件，可以用于预测lncRNA序列。其中CPC基于序列比对的方式，对于注释信息相对全面的物种分类效果较好，但是运行速度相对较慢，CNCI基于序列的三联体碱基组成来区分编码和非编码转录本，对于注释信息缺乏的物种，效果也不错，但是当序列中存在插入缺失时，其分类效果就变得很差。
原文在这里了：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6688348.html
你知道效果绝佳的adwords推广是什么样的吗？Adthea 2018付费搜索行业标准报告是一份有效的英国、美国及澳大利亚付费搜索生态图的汇总，它从广告花费和效果、成本和竞争以及竞争的多样性的角度分析付费搜索。
一、如何学习Android android开发(这里不提platform和底层驱动)你需要对Java有个良好的基础，一般我们用Eclipse作为开发工具。对于过多的具体知识详细介绍我这里不展开，我只说我个人的学习方法和本人以为的好的步骤。 1.搭建环境:包括对Java和Eclipse及模拟器(有真机再好不过)的熟悉，对于android的tools和adb命令可以放到后面熟悉了解。 2.从helloworld开始:了解一个基本的android应用代码包含哪些，各部分做什么用。（这里只要先了解个大概就好） 3.activity、intent：了解activity是什么及其生命周期，intent是什么东西及它是基于消息机制。 4.掌握基础：这阶段你可以反复的修改及单步调试一个简单的程序，并学会logcat、单步调试、最基本的View、最简单的布局、进而对service、intentFilter等的熟悉 （以上4步骤推荐看深入浅出Google_Android.pdf这个电子书就够了） 5.接下来就得动手了：开始做应用吧，不要问写什么应用，写你自己想的，你认为难度不至于太难的应用(别告诉我你现在就要做3D游戏，要做小鸟之类的)，这个时期你基本不要教学的视频和android的书籍，最好的帮手有3个SDK目录下的doc（$ANDROID_HOME$\docs\reference\index.html）、百度及google、破解工具（apktool、dex2jar、jd-gui，可以提取目标apk的资源及反编译源代码，这里反编译不是为了干坏事，而是从别人那里学习技术，你并不能完全的得到一个好的破解代码，但你可以通过代码片段来获取信息学习或者进行搜索从而学到各种技术），这个阶段你就要多看别人的代码多动手了，你要开始熟悉和使用android的类库。循环这步，直到你不在做android吧。
译者：柴黎娜、骆姿亦 审校：朱玉雪 本文长度为2290字，预估阅读3分钟。 我们今天要讲一些容易被忽略的事情——营销数据的几个小细节。 你有没有正确地使用数据？Jacob Baadsgaard
最近开始研究计算广告相关的东西了，那么首先我们要弄懂计算广告中一些常见的概念，本文就让我们一起来整理下吧。
今天介绍的是CIKM 19上雅虎发表的一篇文章，主要介绍了如何在广告点击率预估中进行软频率控制，避免过多的给某一用户展示太多次同一广告造成的点击率下降和用户体验损失。一起来学习一下。
Paper：Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising
CPC (Cost Per Click): 按点击计费 CPA (Cost Per Action): 按成果数计费 CPM (Cost Per Mille): 按千次展现计费 CVR (Click Value Rate): 转化率，衡量CPA广告效果的指标 CVR (Conversion Rate): 转化率。是一个衡量CPA广告效果的指标，简言之就是用户点击广告到成为一个有效激活或者注册甚至付费用户的转化率。 CTR (Click Through Rate): 点击率 CTR指在搜索引擎中输入关键
程序化广告相关概念。 程序化广告相关概念 📷 DSP：全称“Demand-Side Platform”，需求方平台，是为广告主(需要投放广告的人)、代理商提供一个综合性的管理平台，通过统一界面管理多个数字广告和数据交换账户。 SSP：SSP是Sell-Side Platform的缩写，卖方平台/供应方平台，手里有广告位，与媒体对接。常见平台有百度SSP、360SSP。 ADX（ad exchange）：互联网广告交易平台，它联系着DSP（买方平台）和SSP（卖方平台），通过接入SSP汇集大量媒体流
就是AppStore Optimization，应用商店优化，目的是让我们发布的APP更容易被用户找到。
广告变现作为互联网公司一种最便捷和直接的变现途径。国际国内各大互联网公司如：Facebook、Google、阿里、腾讯、字节跳动、各大视频等，广告收入占其总收入的比例都非常高。大媒体通常自己建立广告投放平台，对自有流量进行变现。本文简单介绍一条互联网从开始到结束的旅程是什么样的。
lncRNA 的全称是long noncoding RNA。即又长又表达且还不能编码翻译成蛋白质的一类RNA。
假设有个map容器，用于存储大学班级中各个家乡省份对应的学生数，key为省份中文全拼，value为学生数。现需要删除人数为0的记录，删除代码如下：
很多深度学习方法实现了不错的抠图效果，但它们无法很好地处理高分辨率图像。而现实世界中需要使用抠图技术的图像通常是分辨率为 5000 × 5000 甚至更高的高分辨率图像。如何突破硬件限制，将抠图方法应用于高分辨率图像？来自 UIUC、Adobe 研究院和俄勒冈大学的研究者提出了一种新方法。
抠图是图像和视频编辑与合成的关键技术。通常，深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入，使用卷积神经网络来推断前景蒙版（alpha matte）。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。但是，由于硬件限制，这些方法在实际的抠图应用中可能会失败，因为现实世界中需要抠图的输入图像大多具备很高的分辨率。
By: Ali Ahmadalipour (LinkedIn, Twitter)
不知不觉，广告已经渗透在我们生活中的方方面面。你说你讨厌广告，但其实你又离不开广告，举个简单的例子，大家在求职的时候，投递简历，这也是一种广告，在求职中简历的重要性不需要过多强调。广告以前最重要的是广而高知，还记得黄金时段必播的最洗脑的"脑白金"广告，不仅广泛的触达了各个群体，也改变了人们的行为认知。关于广告，可以写很多内容，本篇主要介绍在广告行业中的专业术语，及时大家可能不从事广告行业，但是了解业务知识帮助还是很大的，比如有利于对腾讯广告算法大赛理解更加深入。
自监督方法将取代深度学习中占主导地位的直接监督范式的预言已经存在了相当一段时间。Alyosha Efros打了一个著名的赌，赌在2015年秋季之前，一种无监督的方法将会在检测Pascal VOC方面胜过有监督的R-CNN。但四年之后，他的预言现在已经实现了。目前，自监督方法（MoCo， He et al.， 2019）在Pascal VOC上的检测性能已经超越了监督方法，并在许多其他任务上取得了良好的效果。
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。
广告、增值服务、佣金，是互联网企业最常见的三种盈利手段。在这3大经典中，又以广告所占的市场份额最大，几乎是绝大部分互联网平台最主要的营收途径，业务的重要性不言而喻。
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